本文關(guān)鍵詞：基于類依賴的語(yǔ)音情感特征選擇

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【摘要】：語(yǔ)音情感識(shí)別是人工智能研究中的一個(gè)重要分支,在人機(jī)交互、機(jī)器智能方面有著廣泛的應(yīng)用。如何利用有效的特征選擇算法選出具有較強(qiáng)判別能力的聲學(xué)特征子集對(duì)于提高語(yǔ)音情感識(shí)別的準(zhǔn)確率具有重要的作用。在語(yǔ)音情感識(shí)別中,不同的聲學(xué)特征對(duì)于不同情感的識(shí)別往往具有不同的判別能力,一些特征可能對(duì)某類情感的識(shí)別起著決定性的作用,而對(duì)其他情感類別的區(qū)分不能提供有用的信息。因此,為所有的情感類別選擇一個(gè)共同的聲學(xué)特征子集可能會(huì)造成獲得的特征子集對(duì)于識(shí)別單個(gè)情感類別來說不是最優(yōu)的。為提高語(yǔ)音情感識(shí)別的準(zhǔn)確率,本文提出一種基于類依賴的語(yǔ)音情感特征選擇模型,將多分類問題轉(zhuǎn)化為多個(gè)二分類問題,與基于類獨(dú)立的特征選擇模型不同的是,基于類依賴的特征選擇模型能夠?yàn)槊總�(gè)情感類別選出一組具有判別能力的特征子集；然后在此模型下,本文以馬爾科夫毯技術(shù)為特征選擇算法用于特征子集的選擇,并以支持向量機(jī)為分類模型構(gòu)建了相應(yīng)的訓(xùn)練模型和識(shí)別模型；最后,為解決多分類器融合中的投票沖突問題,本文提出將支持向量機(jī)的類別輸出轉(zhuǎn)化為概率置信輸出,并結(jié)合類別輸出和概率輸出預(yù)測(cè)測(cè)試樣本所對(duì)應(yīng)的情感類別。在公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與信息增益、主成分分析以及類獨(dú)立的特征選擇方法相比,本文提出的方法能夠有效地降低原始聲學(xué)特征空間的維度,同時(shí)能夠提高語(yǔ)音情感識(shí)別的準(zhǔn)確率。皮爾遜相關(guān)系數(shù)分析結(jié)果表明基于類依賴的特征選擇方法能夠刪除與目標(biāo)類別不相關(guān)的特征,降低所選擇的特征之間的冗余性。
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN912.34;TP18

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